Head-to-Head Model Comparison

Ministral 3B vs Gemini 1.5 Flash-8B

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Ministral 3B vs Gemini 1.5 Flash-8B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Mistral AI의 Ministral 3B와 Google의 Gemini 1.5 Flash-8B는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Ministral 3B는 128K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.04/$0.04(입력/출력)의 요금을 제공하며, Gemini 1.5 Flash-8B는 1.05M 토큰 컨텍스트와 $0.04/$0.15의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Mistral AI

Ministral 3B

경량 고효율 가성비 모델

Mistral AI의 Ministral 3B 모델은 극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리에 최적화된 AI 모델로, 128K 컨텍스트 윈도우, 초당 180 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 33/100점(1M 토큰당 입력 $0.04 / 출력 $0.04)을 제공합니다.

Intelligence Index33 / 100
Input Token:

$0.04 / 1M

Output Token:

$0.04 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

22.1%

Google

Gemini 1.5 Flash-8B

네이티브 멀티모달 AI

Google의 Gemini 1.5 Flash-8B 모델은 텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석에 최적화된 AI 모델로, 1.0M 컨텍스트 윈도우, 초당 160 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 37/100점(1M 토큰당 입력 $0.0375 / 출력 $0.15)을 제공합니다.

Intelligence Index37 / 100
Input Token:

$0.04 / 1M

Output Token:

$0.15 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

24.5%

한눈에 보는 핵심 차이점

  • Ministral 3B is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window (1M vs 128K tokens).
  • Ministral 3B is faster at 180 tok/s vs 160 tok/s.
  • Gemini 1.5 Flash-8B leads on SWE-bench coding (24.5% vs 22.1%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureMinistral 3BGemini 1.5 Flash-8B
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3337
Provider
Mistral AIGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.04 / 1M$0.04 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.04 / 1M$0.15 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.03 / 1M$0.03 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
180 tok/s160 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
22.1%24.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
32.5%38.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.01 / 1M

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding
Gemini 1.5 Flash-8B
+2.4% SWE-bench lead
Cost
Ministral 3B
1.6x cheaper monthly runtime
Speed
Ministral 3B
+13% faster generation
Context
Gemini 1.5 Flash-8B
1.05M tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Ministral 3BGemini 1.5 Flash-8B
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

22.1%vs24.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

32.5%vs38.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

49.8%vs58.6%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1180ptsvs1220pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

2.4%vs3.5%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

14.8%vs16.5%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

15.2%vs17.8%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

24.5%vs31.4%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

28.5%vs34.5%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

60.5%vs69.2%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

180 tok/s vs160 tok/s

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Ministral 3B0.21s
Gemini 1.5 Flash-8B0.25s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Ministral 3B2.99s
Gemini 1.5 Flash-8B3.38s

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Ministral 3B Monthly API Bill
$0.13 / month
$0.04/1M in · $0.04/1M out
Gemini 1.5 Flash-8B Monthly API Bill
$0.21 / month
$0.0375/1M in · $0.15/1M out
Ministral 3B saves approximately $0.08 / month (39%) under this workload.1.6x Savings

Ministral 3B · Strengths & Key Advantages

  • 128K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 22.1% · GPQA Diamond 32.5%)
  • 초당 180 토큰의 빠른 처리 속도와 210ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.04 / 출력 $0.04)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Gemini 1.5 Flash-8B · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 24.5% · GPQA Diamond 38.2%)
  • 초당 160 토큰의 빠른 처리 속도와 250ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.0375 / 출력 $0.15)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricMinistral 3BGemini 1.5 Flash-8B
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.03$0.04
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
15K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureMinistral 3BGemini 1.5 Flash-8B
Official API Model ID (SDK)ministral-3b-latestmodels/gemini-1-5-flash-8b
API ProtocolMistral AI REST API (OpenAI-Compatible)Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2024-102024-10
Knowledge CutoffOctober 2024May 2024
ArchitectureUltra-Compact Dense TransformerHigh-Throughput Multimodal Transformer
Parameters3B8B
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.04/1M in) across full 128K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLCached input at $0.02/1M tokensImplicit + Explicit Context Caching at $0.01/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportAPI Prompt Engineering & RAG DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationMistral AI Production Safety & Alignment VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision, audio, video
Output Modalitiestexttext

Ministral 3B vs Gemini 1.5 Flash-8B: 핵심 요약 문답 (FAQ)

Which is more intelligent, Ministral 3B or Gemini 1.5 Flash-8B?

Gemini 1.5 Flash-8B is more intelligent. It scores 37 compared with 33 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Ministral 3B is faster, generating 180 tokens per second compared with 160 tokens per second.

Which model has lower latency?

Ministral 3B has lower latency, with a time to first token of 0.21s compared with 0.25s.

Which model has a larger context window?

Gemini 1.5 Flash-8B has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 128K tokens.

종합 평가

Ministral 3B(극대화된 토큰당 비용 효율성과 빠른 프로덕션 추론 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Gemini 1.5 Flash-8B(텍스트와 이미지의 네이티브 멀티모달 이해 및 복합 문서·차트 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Gemini 1.5 Flash-8B가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Ministral 3B가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Ministral 3B가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Ministral 3B와 Gemini 1.5 Flash-8B 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Gemini 1.5 Flash-8B가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Ministral 3B와 Gemini 1.5 Flash-8B의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Ministral 3B는 100만 토큰당 입력 $0.04 / 출력 $0.04이며, Gemini 1.5 Flash-8B는 입력 $0.04 / 출력 $0.15입니다. 혼합 비용 기준으로는 Ministral 3B가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Ministral 3B가 128K 토큰, Gemini 1.5 Flash-8B가 1.05M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Ministral 3B가 더 빠릅니다.

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공식 출처: Mistral AI 및 Google 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).